estou seguindoAnálise de componentes principais em Python usar o PCA em Python, mas estou lutando para determinarqual recursos para escolher (ou seja, quais das minhas colunas / recursos têm a melhor variação).

Quando eu usoscipy.linalg.svd, ele automaticamente classifica meus valores singulares, então não posso dizer a qual coluna eles pertencem.

Exemplo de código:

import numpy as np
from scipy.linalg import svd
M = [
     [1, 1, 1, 1, 1, 1],
     [3, 3, 3, 3, 3, 3],
     [2, 2, 2, 2, 2, 2],
     [9, 9, 9, 9, 9, 9]
]
M = np.transpose(np.array(M))
U,s,Vt = svd(M, full_matrices=False)
print s

Existe uma maneira diferente de fazer isso sem que os Valores Singulares sejam classificados?

Atualizar: Parece que isso pode não ser possível, pelo menos de acordo com este post nos fóruns do Matlab:http://www.mathworks.com/matlabcentral/newsreader/view_thread/241607. Se alguém souber o contrário, me avise :)